数智时代:打造智慧城市9787556135288

陈晓红：中国工程院院士，中国管理科学与工程、工程管理及数据智能领域的著名专家。长期从事数据智能与智慧社会、决策理论与决策支持系统、数字技术与数字经济、生态文明与两型社会等领域的研究。现任湖南工商大学党委书记，中南大学商学院名誉院长，教授、博士生导师，全国政协委员，中国工程院工程管理学部常委，国务院学位委员会管理科学与工程学科评议组召集人，教育部科技委管理学部副主任，“数字经济时代的资源环境管理理论与应用”国家基础科学中心主任，湘江实验室主任，国家一级重点学科“管理科学与工程”、国家自然科学基金委创新研究群体、教育部“长江学者创新团队”负责人与首席教授。国家杰青，国家“万人计划”哲学社会科学领军人才，国家首批“百千万人才工程”第一、二层次跨世纪学术与技术带头人，中国管理现代化研究会顾问委员会主席，复旦管理学杰出贡献奖、光召科技奖获得者，全国优秀教师，全国“三八红旗手”。主持承担了国家自科基金委基础科学中心项目、创新研究群体项目、重大、重点项目，科技部重点研发专项，中国工程院重大咨询项目等国家重大重点项目40余项。以第一完成人获国家科技进步二等奖、国家教学成果二等奖（3项）、教育部人文社会科学优秀成果一等奖（湖南唯一两次获奖）、光召科技奖、复旦管理学杰出贡献奖、湖南省科技进步一等奖、教育部科技进步一等奖等奖励20项；在国内外权威期刊发表高水平论文400余篇，其中ESI前1%高被引论文80余篇，被引用3.2万余次，H指数达98，连续多年入选“全球高被引科学家”和“全球前2%顶尖科学家”；获国家授权发明专利70余项。

任剑 ：博士，博士后，教授，湖南省芙蓉教学名师、青年骨干教师，湖南工商大学前沿交叉学院、人工智能与先进计算学院党委书记兼数字媒体工程与人文学院、数据决策与数字经济研究院执行院长，湘江实验室宣传部部长，省普通高校哲学社会科学重点研究基地主任，省重点实验室方向负责人，国家级一流本科专业、省研究生优质课程负责人，管理科学与工程学会理事兼数据智能与智慧社会分会秘书长，省工程管理学会理事兼副秘书长。

张新玉，武汉大学博士，现为湖南工商大学副教授，入选湖南省青年科技创新人才（“荷尖”人才）、长沙市向上向善好青年。主要研究方向为人工智能、数据处理与分析。主持国家自科基金1项、国家重点研发计划子课题1项、省部级项目3项，参与国家级和省部级等项目10余项。在权威期刊上发表学术论文20余篇，授权国家发明专利10余项。

理论篇

第一章 绪论

第一节 智慧城市的产生与研究对象 ……………… 002

第二节 智慧城市研究的科学问题 ……………… 010

第二章 智慧城市的内涵与特征

第一节 智慧城市的定义 ………………………… 023

第二节 智慧城市的历史演进 …………………… 028

第三节 智慧城市的内涵要素 …………………… 033

第四节 智慧城市的特征与表现 ………………… 038

第五节 智慧城市的体系框架 …………………… 043

第三章 国内外智慧城市建设与治理的模式与经验

第一节 国外智慧城市建设与治理的模式 ……… 053

第二节 国内智慧城市建设与治理的模式 ……… 063

第三节 国内外经验总结与借鉴 ………………… 077

技术篇

第四章 物联网与智慧城市

第一节 物联网技术概述 ………………………… 084

第二节 物联网感知识别技术 …………………… 091

第五章 大数据与智慧城市

第一节 大数据的概念及与智慧城市之间的关系 105

第二节 大数据来源及特点 ……………………… 107

第三节 智慧城市大数据分析技术 ……………… 116

第六章 人工智能与智慧城市

第一节 人工智能的定义 ………………………… 122

第二节 人工智能技术的现状 …………………… 124

第三节 人工智能的技术分类 …………………… 134

第四节 人工智能的技术特征 …………………… 144

第五节 人工智能技术在智慧城市中的应用 …… 146

第七章 云计算与智慧城市

第一节 技术定义 ………………………………… 154

第二节 技术现状 ………………………………… 156

第三节 云计算的技术分类 ……………………… 158

第四节 技术特征 ………………………………… 169

第五节 云计算在智慧城市中的应用 …………… 176

第八章 区块链与智慧城市

第一节 区块链的定义 …………………………… 179

第二节 区块链的发展历程 ……………………… 181

第三节 区块链的基本原理 ……………………… 182

第四节 区块链在智慧城市中的应用 …………… 188

第五节 区块链与智慧城市发展趋势 …………… 194

第九章 元宇宙与智慧城市

第一节 元宇宙的定义 …………………………… 197

第二节 元宇宙的发展历程 ……………………… 200

第三节 元宇宙的基本技术 ……………………… 202

第四节 元宇宙在智慧城市中的应用 …………… 207

第五节 元宇宙与智慧城市发展趋势 …………… 212

实践篇

第十章 智慧城市交通

第一节 智慧城市交通现状 ……………………… 216

第二节 智慧城市交通体系架构 ………………… 223

第三节 智慧城市交通实施方案 ………………… 229

第四节 智慧城市交通制度建设 ………………… 237

第十一章 智慧城市环保

第一节 我国城市环保现状 ……………………… 245

第二节 智慧环保体系架构 ……………………… 251

第三节 实施案例分析 …………………………… 258

第四节 制度建设 ………………………………… 262

第十二章 智慧城市公共服务

第一节 智慧城市政务服务 ……………………… 268

第二节 智慧城市教育服务 ……………………… 274

第三节 智慧城市医疗服务 ……………………… 278

第四节 智慧城市文旅服务 ……………………… 282

第十三章 智慧城市社区

第一节 智慧城市社区现状 ……………………… 291

第二节 智慧城市社区体系架构 ………………… 294

第三节 智慧城市社区实施方案 ………………… 296

第四节 智慧城市社区制度建设 ………………… 308

第十四章 智慧城市防灾和应急

第一节 智慧城市的防灾规划 …………………… 315

第二节 智慧城市的应急管理 …………………… 326

                未来篇

第十五章 智慧城市规划与管理

第一节 智慧城市规划概念 ……………………  338

第二节 智慧城市规划设计 ……………………  342

第三节 智慧城市管理 …………………………  348

第十六章 未来城市的进化与生长

第一节 未来城市的进化理论 …………………… 356

第二节 未来城市的生长模式 …………………… 360

第三节 未来城市的生态系统 …………………… 366

第四节 未来城市的社会系统 …………………… 370

第五节 未来城市的治理系统 …………………… 374

第六节 未来城市的发展趋势 …………………… 378

第十七章 未来城市的能力与场景

第一节 未来城市的能力 ………………………… 385

第二节 未来城市的场景 ………………………… 393

后记……………………………………………………… 401

大数据与智慧城市

本章主要讲述大数据的定义、大数据与智慧城市之间的关系、大数据

来源、大数据特点和大数据分析技术等内容。智慧城市的建设伴随着各种

各样的大数据，因而学习大数据与大数据分析技术对于从技术层面理解智

慧城市具有重要作用。

第一节 大数据的概念及与智慧城市之间的关系

一、大数据的定义

大数据（Big Data，BD）被定义为具有数量巨大、变化速度快、多样

化和价值密度低等主要特点的数据集合。其中，大规模主要指数量巨大。

通常大数据具有数据结构复杂和类型较多的特点，因而对于大数据的分析

需要适当地对大规模数据量进行处理，处理大规模数据的技术被称为大数

据技术。

当前在智慧城市建设过程中，大数据的规模时刻在变，呈现高速增长

和多样性的趋势特点。如何从大数据中筛选数据并发现规律，从而更好地

服务人类，这是一个重要且具有挑战性的研究问题。

二、智慧城市与大数据的关系

智慧城市可以通俗地理解为富含高科技的城市，各种信息化或者网络

化技术对城市的发展和宜居起到促进作用。当前，我国大力提倡智慧城市

建设，希望未来智慧城市成为城市发展的新型模式。

智慧城市的根本含义是融合科技规划、智能设备、信息化技术和网

络化管理技术等，实现市民居住、出行、旅游、购物等各种社会活动的便

捷性与安全性。智慧城市以提高人们的生活质量和幸福感为宗旨，优化安

居环境，提高社会安全系数，提倡人性化管理，可实现食品完整生态链追

踪，以促进城市的可持续高速发展。

大数据吸引了人们的广泛关注，大家一致认为大数据将引发新的科技

革命，对社会生活和生产产生积极影响。对于智慧城市而言，要满足广大

人民对经济繁荣、社会安定、食品安全、医疗安全、国防强劲的社会大环

境的需求，大数据及大数据技术在其中要发挥重要作用。在一定程度上，

可以说大数据是智慧城市发展的基石。因此，充分挖掘大数据潜在的规

律，从而衍生出一系列大数据分析技术，对于社会各个行业的发展和壮大

具有重要的经济价值。

如果说智慧城市是果实，那么大数据就是能够帮助植物结出果实的

肥料。没有大数据的城市，就好比古代的城市，居民无法体验智能出

行、智慧物流等智能服务。城市拥有大数据的支撑，便有了智慧的大

脑。随着大数据的快速增长，大数据产业发展如火如荼，遍布社会生活

的方方面面。

大数据在智慧城市具体应用方面表现优秀。在政府管理方面，大数据

给决策者提供技术决策支撑；在城市规划方面，根据大数据中涵盖的人口

数量、居民出行规律、环境参数等构建高维模型，然后为决策者提供有价

值的决策支撑；在智慧交通领域，通过由建筑与道路组建的三维数字化地

图，利用大数据可以构建更加智能和人性化的红绿灯工作时间，合理减少

等待红灯的时间；在国防建设方面，利用各种声呐传感器采集的声波信号

及噪声，构建大数据模型精准探测潜在目标的方向和位置；在公职人员反

腐败和税务逃税领域，通过采集交易数额与频次，并结合个人收入、房产

与支出情况，构建基于大数据的AI大模型进行判定，有助于纪检机关和税

务机关的精准调查。

结合上述智慧城市与大数据之间的关系可以得出如下推论：（1）大

数据构成了智慧城市的基础；（2）利用大数据更好地服务智慧城市将成

为商业竞争的根本；（3）利用大数据技术分析，有助于个人发展和认识

提升，也有助于智慧城市的可持续发展；（4）城市智慧程度取决于大数

据的准确性与有效性。

第二节 大数据来源及特点

数据狭义上指的就是数字，广义上指的是可以代表物体的一些属性参

数。因而，可以被数字量化的特征或物体均可以称作数据，比如：图形、

声音、字体、数字等。数据既可以描述物体特性，又可以通过被加工或者

建模来形成新的物体，比如通过测量人体的身高与体重来推算体脂率，从

而设计出相应的产品。

智慧城市会形成各种大规模数据，比如车载出行数据及行驶轨迹、移

动电话通话频率与时间及跨越的蜂窝网基站数、居民用电量和用水量、互

联网购物消费记录、商场接待顾客数等。上述数据若进行细分，则存在非

常复杂的类型。为了科学研究，通过分类和归纳方法可以将智慧城市中产

生的各类数据大致分为两类：机器数据和用户数据。

一、机器数据

顾名思义，机器数据即机器工作过程中产生的数据。随着科技的进步

与经济的快速发展，智慧城市中遍布监控摄像头、智能移动终端（手机、

平板和电脑等）和交通运输工具（汽车、共享单车和共享电动车等）等数

据采集器，这些具有数据采集功能的传感器制造了大量的数据，在国民经

济主战场发挥了重要作用。此外，这些设备背后的服务器、信号塔等也会

产生海量数据，它们同样是机器数据的主要来源之一，而且它们产生的数

据均需要添加时间信息，以便于后续查询与研究。

科技的发展，将促使更多的机器制造更大规模的数据。面对海量数据，

需深层次挖掘数据背后的意义与规律，以便更好地降维数据与研发更好的产

品服务人类。与此同时，挖掘数据规律后将为管理者提供更加全面的政策制

定依据。

前面已经对机器数据进行了定义，下面将通过传感器详细论述机

器数据的产生过程与数据特点。

传感器为全球用户提供了精确的位置信息与时间信息，在国际社

会与社会经济建设中扮演着重要的角色。随着手机的普及，每台智能手机

均可以不间断地接收信号数据，从而利用多颗数据进行分析与定

位，最终实现位置的精确测定。传感器工作时，内部的时钟振荡器可

以提供精度为微纳秒级别的时间数据。此外，为了将信号发射出去并传送

到地球表面，传感器首先会产生一个基带信号，由于基带信号通常频

率较低且不易于远距离传输，故而将基带信号与高频载波（通常为正弦波

或者余弦波）相乘，经过高通滤波器后，基带信号与高频载波将生成一个

具有高频特性的调制信号，接着调制信号经过朝向地球的发射出

去，以便于被地球终端接收。地面接收机接收到调制信号后，需要进

行解调操作，才能获取到含有有用信息（数据）的基带信号。解调的过程

主要包括：首先，将调制信号与高频载波相乘，然后经过低通滤波器，获

得想要传递给地球的基带信号。数据，从产生到发射到被接收这

一整个过程非常复杂，而且数据量较大，手机用户有几十亿，需要处理的

数据巨大。为了将海量数据进行降维处理，目前在通信领域有效的方

案便是利用手机自身的处理器进行数据计算，再将少量结果数据上报给移

动站服务器。这样就实现了海量数据单独处理，处理结果具有相对较少的

特点，易于服务器存储。

随着智慧城市建设步伐加快，越来越多的传感器投入使用，越来越多

的数据类型被生成，如何有效地处理多维多类型的机器数据，将是后续研

究的重点。

二、用户数据

用户数据指的是生活在智慧城市中的居民在日常生活中所产生的数

据。比如网购交易数据、网购浏览规律、饮食数据、旅游数据、观看互联

网视频数据、学习数据、运动数据、团队活动数据和水电气数据等，均属

于用户数据。尽管用户数据在数据规模上比机器数据小很多，但是从数据

类型、数据复杂度和数据价值等方面来看，用户数据相较于机器数据则显

得更加重要。为了突出用户数据的特点，本小节以互联网社交数据为例进

行介绍与研究。

随着5G时代的到来，网速随之急速加快，观看流畅且传输高速的短视

频应运而生。人们可以在茶余饭后观看视频、刷朋友圈和浏览互

联网消息，并在观看和浏览的过程中即兴参与其中。比如观看卖货视

频，会下单位购物；刷朋友圈，会想留言互动。这些行为，便产生了

大量的社交数据。研究这些数据可以判断用户的喜好。中国互联网协会发

布的《中国互联网发展报告（2023）》显示，中国互联网发展具有如下特

征：（1）中国5G建设全球领先，双千兆网络通信设施发展迅速；（2）算

力总量全球第二，云计算总量逐年上升；（3）AI大模型获得较快发展；

（4）物联网发展迅速，车联网进入先导应用阶段，区块链技术持续创新

并获得深度应用；（5）电子商务交易保持上升趋势，数字化与智能化产

品在电子商务交易中占据重要地位；（6）网络音视频产品或者软件竞争

激烈；（7）网络教育助推东西部地区教育均衡发展。鉴于互联网的快速

发展，参与人数日益增加，相应的用户数据也同步激增。用户数据激增的

背后，监管措施也需要同步完善。比如2022年的天猫“双十一”活动，成

交金额突破三千亿人民币。巨额交易背后需要税务完善税务征收，需要强

大的运算处理技术提供支撑，也需要强大的物流支持。交易金额背后隐藏

的数据价值，需要去挖掘，以便提供给企业和政府做相应的决策。

总之，在智慧城市建设的道路上，需要个人、企业和政府的共同努力

与协作创新，才会促使用户数据的价值被运用到实处。

三、智慧城市的数据分布

在高速发展的大数据时代，国家政策的制定、经济的发展趋势、社会

秩序的维持、个人的发展规划等都不可避免受到政策的影响，或者说受到

决策者的重要影响。而决策者制定政策也不再单纯靠经验，当前更多的是

依靠获取的数据，根据大数据分析与建模得出的规律合理地进行施政。为

了更好地利用大数据，首先需要了解大数据的定义、来源、类型。以下将

重点介绍智能城市中常见的七种数据类型。

（一）市政数据

作为城市建设和管理的主要职能部门，政府和相关管理部门对所采

集的各种数据有必要进行归类存储、分类研究等操作，以便于更好地满足

人民对美好生活的向往。这些数据通常指的是进口商品数据、出口商品清

单、教育人口数据、引进人口数据、财政收支数据、税务数据、医疗报销

数据、药品数据、文化演出数据、金融数据、货运数据、滴滴出行数据、

大宗商品消费数据，等等。

（二）医疗数据

医疗数据在智慧城市建设中呈井喷式上升，现代医疗给患者带来福音

的同时，其产生的数据也急剧增加，给医疗机构带来诸多技术存储难点。

医疗数据不仅具有数据量大的特点，还具有种类繁多和数据类型多样的特

点。比如，常规的抽血检测数据相对较小，内存仅需要比特单位即可。而

医学胸透图像数据较大，需要兆比特单位内存空间。断层扫描CT图片则需

要上千兆比特存储空间。这些例子仅仅是一个患者产生数据所需要存储的

空间，一个智慧城市有上百万甚至上千万人口，存储压力巨大。患者在医

疗机构诊疗过程中形成的数据称为医疗数据，包括挂号科室、患者基本信

息、患者医保信息、患者用药记录、患者历史检查结果、抽血化验数据、

护理数据、主治医生信息、拍片数据、用药记录、手术记录、住院出院记

录等信息。医院将这些数据制作成一个电子病例，为患者建立一个档案，

需在计算机内存中开辟一个空间进行存储。

医疗机构在智慧城市建设中扮演着重要的角色，是保障居民生命健康

的屏障，守护着公民的健康。如何有效监管医疗机构管理数据，使之不被

盗取用于非法用途，以及科学家如何运用医疗数据进行科学研究，实现大

的突破来解决疑难杂症，这些都是当前面临的医疗难题。

（三）地图数据

地图数据指的是地球表面任一点的经纬高数据和地表数据。经纬高数

据的计算通常在一个固定的地球坐标框架下，通过定位技术来获取地

球上任一点的经纬高数据。地球坐标系通常以地心为圆心，地心与0度经

纬线的交点的连线为X轴正方向，地心与北极点的连线为Z轴正方向，在

确定X轴和Z轴的基础上利用右手定则确定Y轴。当坐标系建立，以及获取

到运行的轨迹坐标后，采用接收器即可获取地球任一点经纬高数

据。当经纬高数据获得后，还需要构建地表数据。地表数据指的是地球表

面坐落于任意经纬高上面的物体。比如，地表可能呈现的是学校、医院、

高架桥、河流、植物和高楼大厦等。这些地表数据与经纬高数据结合便构

成了谷歌地图或者百度地图。此外，高精度的地图软件具有重要的经济价

值与重大军事价值。通过地图数据，人们可以找到想要的任意目标。因